L’analyse de données est devenue un élément clé dans la prise de décisions stratégiques pour les entreprises et les organisations de toutes tailles et de tous secteurs. Avec la montée en puissance du Big Data, il est désormais possible de collecter et de stocker des quantités massives de données, provenant de sources diverses telles que les réseaux sociaux, les appareils mobiles, les transactions en ligne, etc.
Ces données peuvent être analysées pour en extraire des informations précieuses sur les clients, les tendances du marché, les performances de l’entreprise, les risques, les opportunités et bien d’autres aspects. Cela permet aux entreprises de prendre des décisions plus éclairées et plus rapides, d’optimiser leurs opérations et de répondre plus efficacement aux besoins de leurs clients.
Regardons ensemble quels sont les enjeux et quels moyens peuvent être mis en place pour être plus efficace.
Les principaux enjeux de l’analyse de donnée
« L’analyse de données consiste à examiner et à interpréter des données pour en extraire des informations utiles. Elle aide à identifier les tendances et les modèles qui peuvent aider à prendre des décisions éclairées. L’analyse de données est largement utilisée dans de nombreux domaines, y compris les affaires, la recherche scientifique et les sciences sociales. »
Toutes les équipes data sont soumises aux mêmes enjeux liés à l’analyse de données.
Ils doivent :
- Fournir des informations sans erreurs aux clients
- Prévoir et répondre aux attentes des clients
- Innover et mettre rapidement de nouveaux projets en production
- Optimiser le temps et les dépenses liés aux projets.
Ces objectifs sont liés et essentiels à la réussite de toute équipe data. La réalisation de ces enjeux nécessite un effort bien coordonné de la part de l’équipe, avec une compréhension claire des buts et des objectifs. Le plus difficile est de les atteindre tous en même temps.
A. Informations vérifiées
Il est vrai que cela semble être le point le plus important. Fournir des informations erronées aux clients peut décrédibiliser le travail de toute une équipe et mettre à mal un projet d’intelligence artificielle, de machine learning ou encore de projet business intelligence. Vos clients s’appuient sur les informations fournies par l’équipe pour prendre des décisions commerciales et stratégiques cruciales, et toute erreur peut avoir des conséquences importantes.
Les équipes doivent s’assurer que les données avec lesquelles elles travaillent soient propres et exactes et que l’analyse créée à partir de ces données soit rigoureuse et fiable. L’observabilité des données doit être une priorité absolue, et l’équipe doit disposer de processus solides pour s’assurer que les données soient correctes et non corrompues. Les équipes ne doivent pas se contenter de vérifier les données brutes, elles doivent également vérifier les données intégrées provenant de différentes sources et outils utilisées pour le projet (base de données clients, outils de BI, Power Pivot..).
Que ce soit pour la fabrication de produits, l’optimisation d’une machine ou un recueil d’informations pour une optimisation marketing, la recherche et la réduction des erreurs sont les clés du succès.
B. Attente et retour client
Dans certaines situations, les attentes des clients peuvent sembler déraisonnables, mais il est toujours possible de trouver un terrain d’entente.
L’analyse de données est un processus complexe qui implique de traiter de grandes quantités de données, souvent non structurées et mal organisées, et utilisent des outils nécessitant une haute expertise technologique. Malgré les efforts pour démontrer aux clients la complexité des processus d’analyse de données et les défis potentiels, ils continuent d’avoir des attentes irréalistes en matière de résultats rapides et d’insights magiques.
Pour répondre à ces attentes, les équipes d’analyse doivent être transparentes quant à leurs méthodes et communiquer leurs résultats de manière compréhensible aux parties prenantes non techniques. Elles doivent également mettre en avant l’effort et l’expertise nécessaires pour produire des résultats précis et démontrer la valeur que l’analyse de données peut apporter à l’organisation.
En outre, les équipes doivent essayer de voir le monde du point de vue de leurs clients plutôt que de supposer qu’ils ne comprennent pas la complexité du processus. L’utilisation d’outils d’automatisation et d’observabilité DataOps peut aider les équipes à gérer efficacement le processus tout en répondant aux attentes des clients.
C. Innovation et adaptation technologique
L’innovation dans un milieu en constante évolution est un concept qui revient beaucoup. Optimiser son travail, travailler avec les outils performant, suivre l’actualité, la concurrence.
Pour y parvenir, l’équipe doit posséder les compétences et les outils technologiques nécessaires pour construire et déployer rapidement des projets. Elle doit également être à l’écoute des tendances technologiques et être capable d’innover et d’adapter les solutions existantes pour répondre aux nouvelles exigences. Une équipe agile et flexible sera en mesure d’anticiper les besoins futurs et de s’adapter rapidement à tout changement de circonstances.
D. Coût et productivité
Souvent en contradiction avec les premiers enjeux, la réduction des dépenses sur ces projets est un défi commun à multiples entreprises. Les équipes doivent ainsi trouver des moyens de réduire les erreurs et de déployer rapidement sans encourir de coûts inutiles.
Cela nécessite une compréhension approfondie des facteurs de coût de l’analyse des données et une volonté de trouver des solutions créatives pour réduire les coûts. Le coût le plus élevé pour une équipe de data Analyst est celui des personnes qui la composent.
Vous ne pouvez pas continuer à embaucher du personnel chaque fois que votre équipe est chargée de répondre à une nouvelle opportunité. Tout est question d’équilibre et de productivité
Comment faire en sorte que votre équipe soit plus productive ?
Il faut créer un environnement de travail agréable, qui permet à tous de travailler dans les meilleures conditions : Hardware, outils, performant, plateforme data, etc. Cela passe par des pratiques DataOps.
Pour ce faire, le chef d’équipe doit fournir des orientations et des attentes claires, en veillant à ce que tout le monde travaille dans le même sens. Il doit également favoriser une culture de confiance et de respect, en permettant aux membres de l’équipe de s’approprier leur travail et en encourageant la collaboration et le partage des connaissances.
Comme l’indique Gartner : « les équipes guidées par les pratiques et les outils DataOps seront dix fois plus productives que les équipes qui n’utilisent pas DataOps ».
Vous l’avez compris, suivre ses process, orienter ses équipes et optimiser les outils utilisés sont les clés pour répondre aux différents enjeux. Vous pouvez vous appuyer sur des outils de DataOps afin de centraliser vos projets data sur un seul et même interface tel que Saagie.
Le DataOps et l’observabilité : une analyse de donnée contrôlée
Le DataOps au service de l'analyse de donnée
S’inspirant du DevOps, le DataOps est apparu pour répondre à un besoin croissant d’efficacité et de collaboration dans la gestion des données. Avec l’explosion de la quantité de données générées par les entreprises et la complexité croissante des infrastructures de données, les équipes de data analystes ont eu besoin de trouver de nouvelles façons de gérer et de traiter efficacement ces données.
Il s’agit d’un ensemble de méthodes et de recommandations pour permettre aux entreprises de mener efficacement des projets d’analyse de données.
Le DataOps se base sur les mêmes principes que le DevOps. Cependant, il s’intéresse aussi à :
- Comment peut-on mesurer et suivre l'évolution dans le temps de modèles mathématiques complexes et les comparer ;
- Comment encourager la collaboration entre les développeurs, les équipes informatiques et les équipes métiers chargées des données ;
- Comment gérer des données dont les caractéristiques peuvent évoluer au fil du temps ;
- Comment mettre en place des indicateurs pour surveiller un algorithme en production.
L'observabilité pour suivre le traitement de ses données
L’observabilité est une approche de la surveillance des systèmes qui met l’accent sur la collecte et l’analyse des données de manière à permettre une meilleure compréhension de la façon dont un système fonctionne.
L’observabilité permet également d’anticiper les problèmes potentiels en détectant les tendances et les modèles qui pourraient indiquer un problème imminant, ce qui permet aux équipes de développement et d’exploitation d’intervenir avant que le problème ne devienne critique.
Pour résumer, l’observabilité permet de garder le contrôle de la qualité et véracité de ses données et ainsi permet d’avoir une analyse pertinente et fiable.
Couplée au DataOps, l’observabilité DataOps, point fort de notre plateforme DataOps, est un outil de surveillance en temps réel qui permet d’analyser chaque parcours de données, de la source à la valeur client, en passant par les différents outils et environnements. Il permet de détecter, localiser et comprendre rapidement les problèmes pour assurer une continuité de service optimale.
La plateforme DataOps Saagie pour une analyse optimisée
Pour exemple, un de nos clients, un institut de recherche et de conseil spécialisé en sciences comportementales, utilise Saagie afin de se reposer sur une plateforme DataOps centralisée. En utilisant notre plateforme, l’entreprise et ses équipes peuvent se concentrer sur l’analyse de données en toute sécurité, et profitent de l’observabilité mise en place dans notre outil.
Pour cet exemple, l’observabilité et le monitoring du job éclairent les équipes data dans la résolution de leurs problèmes. Elles supervisent le bon fonctionnement de leur code et traitement et peuvent ainsi réagir en cas d’anomalie. Sans cette capacité essentielle, les équipes data perdront du temps lors de la résolution de leurs problèmes et n’auront pas le temps de construire et de déployer de nouveaux projets.
Fournir des informations précises et à jour aux clients, tout en ayant des mises en production rapides et une réduction des coûts est un défi à relever. Pour y parvenir, les équipes data doivent être axées sur les données, agiles et innovantes. Les principes de DataOps, stimulés par l’observabilité et l’automatisation du DataOps, sont essentiels pour atteindre cet objectif. La Plateforme DataOps Saagie vous permet de centraliser vos projets sur une seule interface et de répondre aux différents enjeux de l’analyse de donnée !
